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吴娱 著

图书标签:

• 数字图像处理
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• 数字信号处理
• MATLAB
• OpenCV
• 图像增强
• 图像分割

店铺： 爱尚美润图书专营店

出版社： 北京邮电大学出版社

ISBN：9787563552719

商品编码：29518459829

包装：平装

出版时间：2017-10-01

基本信息

书名：数字图像处理

定价：49.00元

作者：吴娱

出版社：北京邮电大学出版社

出版日期：2017-10-01

ISBN：9787563552719

字数：

页码：311

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《数字图像处理》全面、系统地介绍了数字图像处理中的各种技术及其应用。《数字图像处理》对数字图像处理的基本概念、基础理论都做了必要的交代，并且给出了MATLAB在数字图像处理的各个环节中的实现方法，在讲解各种基本理论时列举了丰富的实例，使得《数字图像处理》的应用性很强。《数字图像处理》的基本理论和应用实例程序完整，对于基于MATLAB软件编程的数字图像处理的应用和开发有很高的应用价值。
　　全书共9章，内容包括绪论、数字图像基础、图像的基本运算、空间域图像增强、频率域图像增强、图像压缩编码、图像分割、数学形态学及其应用、数字图像处理的应用实例。
　　《数字图像处理》可作为高等院校电子信息工程、通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、生物医学、自动化等专业的本科生教材，也可作为相关专业本科生的教学参考书，同时还适用于数字图像处理的初学者和相关工程技术人员。

目录

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章 绪论
1．1 数字图像处理的基本概念
1．1．1 图像的种类
1．1．2 数字图像处理的概念
1．2 数字图像处理的发展简史
1．3 数字图像处理的目的和特点
1．3．1 数字图像处理的目的
1．3．2 数字图像处理的特点
1．4 数字图像处理的主要研究内容
1．5 数字图像处理系统
1．6 数字图像处理的应用和发展趋势
1．6．1 数字图像处理的应用
1．6．2 数字图像处理的发展趋势
1．7 MATLAB在图像处理中的应用简介
1．7．1 MATLAB简介
1．7．2 MATLAB的常用命令
1．7．3 MATLAB的帮助系统
1．7．4 MATLAB的m文件
1．7．5 MATLAB绘图
1．7．6 MATLAB图像处理工具箱
1．8 本章小结
习题1

第2章 数字图像基础
2．1 人类视觉系统
2．1．1 人类视觉系统的构造
2．1．2 光学成像过程
2．2 人眼视觉特性
2．2．1 亮度适应性
2．2．2 视错觉
2．2．3 视觉惰性
2．3 色度学基础
2．3．1 三基色原理
2．3．2 颜色模型
2．4 图像数字化
2．4．1 图像的采样和量化
2．4．2 图像的数学模型
2．4．3 数字图像的数据量
2．4．4 图像分辨率
2．5 数字图像的类型
2．6 常用的图像文件格式
2．7 图像的统计特性
2．7．1 图像的基本统计分析量
2．7．2 数字图像的直方图
2．7．3 多维图像的统计特性
2．8 图像质量的评价
2．9 MATLAB图像处理基础实验
2．9．1 图像文件的读写
2．9．2 图像文件的显示
2．9．3 图像类型的转换
2．9．4 视频文件的读写
2．9．5 图像的统计特性
2．1 0本章小结
习题2

第3章 图像的基本运算
3．1 图像的代数运算
3．2 图像的几何变换
3．2．1 齐次坐标
3．2．2 图像的位置变换
3．2．3 图像的形状变换
3．2．4 图像的复合变换
3．3 图像基本运算的MATLAB实现
3．3．1 图像代数运算的MATLAB实现
3．3．2 图像几何变换的MATLAB实现
3．4 本章小结
习题3

第4章 空间域图像增强
4．1 概述
4．2 灰度变换
4．2．1 灰度线性变换
4．2．2 灰度非线性变换
4．3 直方图修正
4．3．1 灰度直方图的定义
4．3．2 直方图修正的基础
4．3．3 直方图均衡化
4．4 空域滤波基础
4．5 空域平滑滤波
4．5．1 邻域平均法
4．5．2 辛值滤波法
4．6 空域锐化滤波
4．6．1 梯度运算
4．6．2 拉普拉斯运算
4．7 空域伪彩色增强
4．7．1 灰度分层法
4．7．2 灰度变换法
4．8 空域图像增强的MATLAB实现
4．8．1 灰度变换增强的MATLAB实现
4．8．2 直方图修正增强的MATLAB实现
4．8．3 图像噪声的MATLAB实现
4．8．4 空域平滑滤波的MATLAB实现
4．8．5 空域锐化滤波的MATLAB实现
4．8．6 伪彩色增强的MATLAB实现
4．9 本章小结
习题4

第5章 频率域图像增强
5．1 二维离散傅里叶变换
5．1．1 二维离散傅里叶变换
5．1．2 二维离散傅里叶变换的性质
5．1．3 数字图像傅里叶变换的频谱分布和统计特性
5．2 离散余弦变换
5．2．1 一维离散余弦变换
5．2．2 二维离散余弦变换
5．2．3 离散余弦变换的应用
5．3 频域滤波基础
5．4 频域低通平滑滤波
5．5 频域高通锐化滤波
5．6 频域伪彩色增强
5．7 频域图像增强的MATLAB实现
5．7．1 傅里叶变换的MATLAB实现
5．7．2 离散余弦变换的MATLAB实现
5．7．3 频域低通平滑滤波的MATLAB实现
5．7．4 频域高通锐化滤波的MATLAB实现
5．7．5 频域伪彩色增强的MATLAB实现
5．8 本章小结
习题5

第6章 图像压缩编码
6．1 图像压缩编码概述
6．1．1 数据压缩的基本概念
6．1．2 图像压缩编码的必要性
6．1．3 图像压缩编码的可能性
6．1．4 图像压缩编码的分类
6．1．5 图像压缩编码的技术指标
6．2 熵编码
6．2．1 霍夫曼编码
6．2．2 香农-范诺编码
6．2．3 算术编码
6．2．4 行程编码
6．3 预测编码
6．3．1 预测编码的基本原理
6．3．2 DPCM基本原理
6．3．3 自适应预测编码
6．4 变换编码
6．4．1 变换编码的基本原理
6．4．2 变换编码方案的选取
6．5 静止图像压缩编码标准JPEG
6．6 图像变换编码的MATLAB实现
6．7 本章小结
习题6

第7章 图像分割
7．1 概述
7．1．1 图像分割的概念
7．1．2 图像分割的方法
7．2 阈值分割法
7．2．1 灰度阈值法
7．2．2 大类间方差法
7．2．3 迭代阈值法
7．3 边缘检测法
7．3．1 边缘检测的基本原理
7．3．2 边缘检测算子
7．3．3 霍夫（Hough）变换
7．4 区域分割法
7．5 图像分割的MATLAB实现
7．5．1 阈值分割法的MATLAB实现
7．5．2 边缘检测法的MATLAB实现
7．6 本章小结
习题7

第8章 数学形态学及其应用
8．1 数学形态学概述
8．1．1 数学形态学的基本思想
8．1．2 基本符号和定义
8．2 二值图像形态学处理
8．2．1 腐蚀
8．2．2 膨胀
8．2．3 开运算
8．2．4 闭运算
8．3 灰度图像形态学处理
8．3．1 腐蚀
8．3．2 膨胀
8．3．3 开运算
8．3．4 闭运算
8．4 二值形态学的应用
8．5 形态学图像处理的MATLAB实现
8．6 本章小结
习题8

第9章 数字图像处理的应用实例
9．1 基于Simulink的视频和图像处理模块及实例
9．1．1 Video and Image Processing Blockset
9．1．2 图像增强的Simulink实现
9．1．3 几何变换的Simulink实现
9．1．4 形态学操作的Simulink实现
9．1．5 图像综合处理实例的Simulink实现
9．2 图形用户界面（GUI）设计与实现
9．2．1 图形用户界面概述
9．2．2 GUI基本控件
9．2．3 GUI对话框
9．2．4 GUI实现图像处理实例
9．3 运动目标检测的MATLAB实现
9．3．1 运动目标检测的理论基础
9．3．2 程序实现
9．4 车牌倾斜校正算法的MATLAB实现
9．5 本章小结
附录A 常用MATLAB图像处理工具箱函数
附录B 数字图像处理常用英汉术语对照
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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【XH】 数字图像处理 简介 数字图像处理，一门集数学、计算机科学、光学、信号处理以及相关工程学科于一体的交叉领域，正以前所未有的速度渗透并重塑着我们生活的方方面面。从医学影像诊断的精准度提升，到自动驾驶汽车对复杂环境的实时感知；从卫星遥感技术对地球资源的监测，到消费电子产品中滤镜和特效的创意应用，数字图像处理无处不在，默默地支撑着现代科技的进步和人类对视觉世界的深度探索。 本书【XH】《数字图像处理》旨在为读者提供一个全面、深入且易于理解的数字图像处理知识体系。我们相信，掌握数字图像处理的核心原理与技术，不仅是相关专业研究者和工程师的必备技能，更能极大地拓展普通用户在理解和利用视觉信息方面的能力。因此，本书在内容编排上力求理论与实践相结合，既有严谨的数学推导和算法解析，又注重实际应用中的技巧和案例分析，旨在培养读者独立分析问题、解决问题的能力。 本书内容概览 本书的结构设计遵循从基础到进阶、从理论到应用的逻辑顺序，力求为读者打下坚实的基础，并逐步引导其深入探索更复杂的图像处理技术。 第一部分：数字图像处理基础 在开启数字图像处理的精彩旅程之前，我们需要对数字图像这一基本载体有一个清晰的认识。本部分将从最基础的概念入手，为读者搭建起理解后续内容的基石。 数字图像的基本概念： 我们将首先探讨什么是数字图像，它与模拟图像有何本质区别。深入理解像素（Pixel）作为图像基本单元的含义，以及灰度、颜色模型（如RGB、CMYK、HSV等）的构成及其在不同应用场景下的作用。我们会详细解析数字图像的空间分辨率和灰度分辨率对图像质量的影响，并通过直观的例子阐释这些概念。 图像的形成与获取： 探究数字图像是如何被“制造”出来的。从相机成像的基本原理，到图像传感器（CCD、CMOS）的工作机制，再到采样和量化过程如何将连续的光学信号转化为离散的数字数据。我们将分析不同采集设备对图像质量的影响，以及在图像获取阶段可能遇到的噪声问题及其成因。 图像增强（Image Enhancement）： 这是数字图像处理中最直观、应用最广泛的技术之一，其目标是在不引入明显失真的前提下，改善图像的视觉效果，使其更适合人类观察或进一步分析。 灰度变换： 介绍点运算在图像增强中的核心作用。我们将详细讲解线性变换、对数变换、幂次变换（伽马变换）等基本灰度变换方法，以及它们如何改变图像的整体亮度和对比度。特别地，直方图均衡化（Histogram Equalization）作为一种强大的全局增强技术，将被深入解析，阐述其原理、算法以及在改善低对比度图像方面的卓越表现。我们也会探讨自适应直方图均衡化（AHE）和对比度限制自适应直方图均衡化（CLAHE）如何克服标准直方图均衡化的局限性。 空间域滤波： 引入空间域滤波的概念，即在像素的空间邻域内进行运算来改变像素值。我们将分为平滑滤波和锐化滤波两类进行讲解。 平滑滤波（Smoothing Filters）： 主要用于去除噪声，模糊图像。我们会详细介绍均值滤波（包括线性平滑滤波）和中值滤波（一种非线性滤波），分析它们的滤波特性、优缺点以及适用场景。例如，中值滤波在去除椒盐噪声方面表现出色。 锐化滤波（Sharpening Filters）： 用于增强图像的细节和边缘，突出图像的轮廓。我们将重点讲解基于一阶导数（如Sobel算子、Prewitt算子）和二阶导数（如Laplacian算子）的边缘检测算子，以及它们如何实现图像的锐化。同时，也会讨论拉普拉斯算子的不同形式及其在图像锐化中的应用。 图像复原（Image Restoration）： 与图像增强不同，图像复原的目标是基于图像退化的模型，尽可能地恢复出原始的清晰图像。 图像退化模型： 详细解释图像在形成和传输过程中可能发生的各种退化现象，如模糊（由运动、离焦等引起）、几何畸变、噪声等。我们将引入退化函数（Point Spread Function, PSF）的概念，并将其用于构建退化图像的模型。 逆滤波与维纳滤波： 介绍最简单的逆滤波方法，并分析其对噪声的敏感性。随后，我们将重点讲解维纳滤波（Wiener Filter），阐述其如何结合退化函数和噪声统计特性，在去模糊和去噪声之间取得最佳平衡，是图像复原中最经典和常用的算法之一。 其他复原技术： 简要介绍约束最小二乘滤波等其他复原方法，并讨论它们在特定情况下的应用。 第二部分：数字图像处理的进阶技术 在掌握了基础的图像增强和复原技术后，本书将带领读者进入更广阔、更具挑战性的图像处理领域。 彩色图像处理（Color Image Processing）： 彩色图像蕴含比灰度图像更丰富的信息，因此，如何有效地处理彩色图像是数字图像处理中的一个重要课题。 彩色模型： 深入探讨各种彩色模型（如RGB、CMY/CMYK、HSI、YUV等）的原理、相互转换关系，以及它们在图像表示和处理中的不同优势。例如，HSI模型中，色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity）的分离，使得我们可以独立地对图像的色彩属性进行调整。 彩色图像增强： 探讨如何对彩色图像进行增强，包括对各个颜色分量的单独处理，以及利用HSI模型对色彩进行增强的策略。 伪彩色处理： 介绍如何将灰度图像转换为彩色图像，以增强人眼对细节的感知能力，这在科学数据可视化中尤为重要。 图像变换（Image Transforms）： 图像变换是将图像从一个域转换到另一个域，以便于分析和处理。傅里叶变换是最基础也是最重要的图像变换之一。 傅里叶变换（Fourier Transform）： 详细介绍一维和二维傅里叶变换的原理，理解频率域（Frequency Domain）的概念，即图像的低频分量代表平滑区域，高频分量代表边缘和细节。我们将讲解傅里叶变换在图像压缩、滤波（频域滤波）、图像分析等方面的应用。 离散余弦变换（DCT）： 介绍DCT在图像压缩领域的广泛应用，特别是在JPEG图像压缩标准中的作用。 小波变换（Wavelet Transform）： 引入小波变换的概念，它能够提供同时在时间和频率（或尺度）上的局部化信息，在图像去噪、特征提取、多分辨率分析等方面具有显著优势，是傅里叶变换的有力补充。 图像分割（Image Segmentation）： 图像分割是将图像划分为若干个具有相似特性的区域（或对象）的过程，是图像分析和计算机视觉的基础。 基于阈值的方法： 讲解全局阈值和局部阈值分割的原理，以及Otsu法等自动阈值确定算法。 基于边缘的方法： 回顾并深化对边缘检测的理解，介绍如何将边缘信息用于连接形成封闭的区域。 基于区域的方法： 探讨区域生长（Region Growing）、区域分裂与合并（Region Splitting and Merging）等算法，通过像素的相似性来划分区域。 阈值分割的进阶： 介绍一些更高级的阈值分割技术，例如基于模糊逻辑的阈值分割，以处理灰度变化不明显的区域。 霍夫变换（Hough Transform）： 专门讲解霍夫变换在检测直线、圆等几何形状中的应用，这在特定场景的分割中非常有用。 图像压缩（Image Compression）： 图像数据的海量使得压缩技术成为存储、传输和显示图像的关键。 冗余分析： 分析图像数据中存在的各种冗余，如编码冗余、空间冗余、视觉冗余等，这些是压缩的基础。 无损压缩与有损压缩： 区分这两种压缩方式的原理和适用场景。 常用的压缩技术： 详细介绍行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码（Huffman Coding）、算术编码（Arithmetic Coding）等编码技术。重点讲解离散余弦变换（DCT）在JPEG压缩标准中的作用，以及小波变换在JPEG2000中的应用。 形态学处理（Morphological Image Processing）： 形态学处理是对图像中的形状进行分析和处理的技术，特别适用于二值图像。 基本形态学操作： 详细讲解腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）这两个基本操作的原理，以及结构元素（Structuring Element）在这些操作中的作用。 复合形态学操作： 基于腐蚀和膨胀，推导出开运算（Opening）、闭运算（Closing）、梯度（Gradient）、顶帽（Top-Hat）和黑帽（Black-Hat）等重要的形态学算子，并解释它们在去噪、连接断裂部分、提取边缘、分离物体等方面的应用。 形态学重建（Morphological Reconstruction）： 介绍形态学重建在选择性地提取特定形态特征方面的强大能力。 第三部分：数字图像处理的应用与展望 本书的最后一部分，将视角从理论技术转向实际应用，并展望未来发展趋势，以期激发读者的进一步学习和研究兴趣。 医学图像处理： 探讨数字图像处理在医学领域的关键应用，如X射线、CT、MRI、超声等医学影像的增强、复原、分割与分析，以及在疾病诊断、手术导航、药物研发等方面的作用。 遥感图像处理： 分析遥感图像的特点，以及图像处理技术在地球科学、环境监测、农业、林业、灾害预警等领域的应用。 计算机视觉基础： 简要介绍计算机视觉与数字图像处理的密切关系，以及在目标识别、跟踪、场景理解等基础任务中的应用。 新兴技术与发展趋势： 展望深度学习在图像处理领域的革命性影响，如卷积神经网络（CNN）在图像识别、图像生成、风格迁移等方面的突破性进展。同时，讨论三维图像处理、全息成像、超分辨率重建等前沿技术。 学习本书的优势 【XH】《数字图像处理》本书的设计旨在为读者提供一个系统、完整的学习体验。 理论严谨与实践结合： 每项技术都配有清晰的数学推导和算法说明，同时辅以丰富的实例和伪代码，帮助读者理解算法的实现细节。 循序渐进的难度设计： 内容由浅入深，从基础概念到高级算法，逐步引导读者建立起完整的知识框架。 广泛的适用性： 本书不仅适合于计算机科学、电子工程、自动化、信息工程等相关专业的学生，也适用于从事图像处理、计算机视觉、模式识别等领域的研究人员和工程师。对于对图像处理感兴趣的爱好者，本书也能提供一个坚实入门的平台。 注重启发性： 除了技术讲解，本书还穿插了对技术原理的深入探讨和对未来发展趋势的展望，力求激发读者的思考和创新能力。 掌握数字图像处理技术，意味着能够更好地理解、分析和改造我们所处的视觉世界。本书【XH】《数字图像处理》正是为开启这段探索之旅而精心准备的指南。我们期待它能成为您学习道路上的重要伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量简直是教科书级别的典范，每一页的留白恰到好处，字体大小和行距都非常舒适，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我特别欣赏作者在讲述算法实现时的那种严谨态度，他不仅仅给出了伪代码，还附带了详细的步骤解释，这一点对于希望将理论付诸实践的工程师来说至关重要。记得有一次我尝试自己编写一个边缘检测算法，卡在了某个细节上，翻到书中对应的章节，作者用一个极其简洁的例子就点破了我的疑惑，那种豁然开朗的感觉真是太棒了。此外，书中的案例选择非常贴合实际工作需求，比如对医学影像增强的处理流程，或者对遥感图像进行特定波段分析的方法，都展示了数字图像处理技术广阔的应用前景。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师在手把手地教你如何解决真实世界中的难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有意思，采用了深邃的蓝色调，中间点缀着一些抽象的光影线条，看起来既专业又带点艺术气息。我本来是抱着学习基础知识的心态打开的，没想到里面的讲解深入浅出，逻辑性非常强。尤其是在介绍傅里叶变换那部分，作者没有直接堆砌复杂的数学公式，而是先从实际应用场景入手，比如图像的去噪和锐化，让我这个初学者很快就理解了背后的原理。书中的配图质量极高，那些对比图和流程图清晰明了，即便是涉及到高阶的卷积神经网络在图像识别中的应用，也能通过清晰的结构图把复杂的网络结构梳理得井井有条。读完前几章，我感觉自己对数字图像的基础构建模块，比如像素的表示、色彩空间转换这些概念，有了前所未有的扎实把握。这本书绝对是那种可以放在案头，随时翻阅的参考书，而不是读完就束之高阁的快餐读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常个人化，读起来有一种和作者对话的感觉，而不是面对一堵冰冷的技术墙。作者似乎很擅长用生活化的比喻来解释那些抽象的数学概念，这使得那些原本看起来高不可攀的数学工具变得亲切起来。例如，讲解滤波器的设计时，他没有一开始就抛出核函数（Kernel）的定义，而是先从“信息过滤”这个日常概念入手，让我们理解为什么要设计这样的“筛子”来处理图像信息。这种娓娓道来的方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。另外，书中对一些经典算法的“演进史”也有所涉及，比如从早期的形态学处理到后来的深度学习方法，这种历史的脉络感让读者能够更好地理解技术发展的必然性，而不是孤立地看待某一个技术点。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始对这本书的期望值并不算太高，毕竟市面上讲图像处理的书汗牛充栋，很多都写得晦涩难懂，或者过于偏重某一个窄小的方向。然而，这本书的广度和深度恰到好处地达到了一个完美的平衡点。它没有像某些教材那样沉湎于过于底层的汇编优化，而是将重点放在了核心概念的理解和高级算法的架构上。比如，在讨论图像分割时，书中对阈值法、区域生长法和基于能量函数的活动轮廓模型进行了对比分析，不仅说明了各自的优缺点，还深入探讨了在不同噪声环境下应该如何做出取舍。这种全面且富有洞察力的分析，极大地拓宽了我的视野，让我明白在实际项目中选择工具链时，需要考虑的维度是多么丰富。这本书的价值，在于它教会了我“思考”而不是仅仅“执行”。

评分☆☆☆☆☆

我注意到这本书在细节处理上花费了大量心血，很多教科书会忽略的工程实现细节，它都涵盖进去了。比如，在讨论图像I/O格式兼容性时，作者专门花了一个小节来分析不同文件头信息的差异，以及在不同操作系统下可能遇到的字节序问题。这种对“陷阱”的预警和详尽说明，对于那些正在开发商业软件的工程师来说，简直是无价之宝。更让我惊喜的是，书中对计算效率的考量也贯穿始终，它不仅仅满足于算法的正确性，还会探讨如何利用并行计算或GPU加速来提升处理速度。这表明作者的视角不仅仅停留在理论研究层面，而是深深植根于实际工程优化的土壤之中。总而言之，这本书的每一页都充满了实用主义的智慧，它为我打开了一扇通往高效、健壮的图像处理系统设计的大门。